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AI不是工具，它正在成为“权力的输入法”。

特朗普的新一轮关税政策，疑似源自多个大模型的“提示工程实验”，美国股市自4月2日起持续暴跌。

如果连国家政策都能交给AI起草，我们又为什么还把它局限在”润色PPT“或者“写日报”的位置上？

一、总统交权：AI做决策了

就在这两天，中美贸易冲突再度升级。

北京时间今天上午（4月9日），美国可能正式对中国商品启动“104%超级关税”机制。

这是自特朗普政府宣布34%关税后再次加码——昨夜，美国正式追加50%关税，使针对中国产品的总税率达到了前所未有的104%。

随后几小时，中国商务部强硬回应：宣布将于4月10日12时01分起，对所有美国商品加征34%报复性关税，并重申将“坚决奉陪到底”。

但对于4月2日开始的这一次关税战，让各方震惊的不只是数字，而是“谁写的这些政策”。

🧨 大模型提示词下的“关税公式”

多家外媒披露（《Business Insider》《Bloomberg 》《Verge》等）： 这一轮美方关税计划的策略原型，并非传统意义上的幕僚智库或经济顾问团队撰写的文稿，而是由一组提示工程师，通过ChatGPT、Gemini、 Claude、Grok 等大语言模型进行策略模拟和生成后，再由人类整理审核、提交总统审批。

✅ 据公开提示词之一为：

“请提出一个可有效应对中美贸易逆差的策略，设定起始关税为10%，目标是在6个月内压缩中国顺差50%以上。”

模型输出结果惊人一致：

所有模型均建议从10%起步设置浮动税率，按逆差规模分档惩罚；

建议同步扩大适用国范围，并将稀土、低值高频品类纳入优先制裁对象；

同时建议采用“清单分类式”执行机制，强化谈判筹码。

外媒讽刺称其为：“企鹅关税2.0”(见下图ChatGPT、 Claude生成的类似答案)。

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这意味着什么？

这或许是人类历史上第一次，一个国家的关键外交政策，由 AI 参与设计、由总统执行、由全球承担后果。

模型不是建议，而是决策蓝图

我们正在目睹的，不只是一次政策事件，而是一种权力迁移：

从经验判断 → 到语言建模 → 再到策略交付。

一位匿名的华尔街量化总监在朋友圈写道：

“你以为是特朗普在制定关税，其实是 Claude AI在模拟纳瓦罗。”

📍如果总统都敢让AI做决策，你的公司呢？

如果美国总统都已经习惯“让AI先想一轮”，

你还在把 DeepSeek 限制在“润色PPT、写日报”上，

是不是有点低估了它的战略价值？

现在，AI不仅能写文案、写代码，它能写规则、写政策、写下一个组织的未来。

你不是不该用AI，而是该换个身份用它：别把它当工具，要把它当合伙人。

二、情绪治理：提示词就是权力

在特朗普关税事件背后，一个越来越被频繁提起的概念浮出水面：情绪治理（Vibe Governance）。

这是一个乍听起来很“玄”的词，但它却恰恰精准命中了我们所处的这个转型时刻：

当你不知道该怎么决策时，AI可以为你“先感受一下局势”，再给出结构化建议。

而这个“感受局势”的过程，不是靠情绪，而是靠提示词（Prompt）。

🎯 情绪治理的真相：你怎么问，AI就怎么治

情绪治理≠情绪化治理。它指的是——通过对大语言模型输入具体的情境描述与目标愿望（vibe），引导其输出具有一致性与现实感的回应。

举个例子：

提示词A： “如何通过设定关税，快速解决美国与中国之间的不公平贸易逆差？”

提示词B： “请提供一个有利于中美双边稳定、以最低经济代价实现贸易再平衡的关税建议。”

这两个问题看似在问“同一件事”，但背后的假设、立场和情绪指向完全不同。

模型的回答也会彻底不同——你以为你在提问，实际上你是在向AI传达你的世界观偏好。

这就是情绪治理的本质：

AI并没有“思想”，它只是用你的意图在模拟推理。

🧠 谁会提问，谁掌握权力

在传统的组织里，话语权属于会写战略PPT的人。

而在未来的AI组织里，话语权将属于那些“会构建问题”的人。

大模型的输出，不再是程序员的产物，而是提问者的倒影。

一个好的提示工程师，不仅能引导AI模拟CFO思考，也能模拟品牌总监、项目经理、国际谈判代表。组织中80%的职能角色，都可以通过Prompt + AI进行认知模拟和行为输出。

📎 新洞察：

真正的领导力，不是“我告诉AI做什么”，

而是“我如何构建一个世界观，让AI帮助我推理。”

当AI成为组织的第二大脑，提示工程师就成了新一代的“认知接口”。

不懂提示，就像不会打字；不会结构性提问，就像不会管理会议。

💡 DeepSeek，不是工具，是“结构建议生成器”

我们多数企业只会用 DeepSeek 是为了写周报、润色文案、做客户回复。

但现在，一些领先的企业已经用它来写：

项目立项理由

战略对手分析

招股说明书初稿

产品生命周期模型预估

这些都不是“工具级”的任务，而是“半决策任务”。

我们必须认识到：DeepSeek 不是个AI写手，而是“结构建议生成器”。

它基于你提供的少量信息，快速给出“决策建议初稿”——这已经足够在复杂组织中形成第一轮讨论框架。而这，正是大模型作为“治理伙伴”的真正潜力。

🧭 小结：

情绪治理不是玄学，是“用语言建模世界”的能力。

模型不怕错，只怕没人给它好的问题。

在AI时代，提问者将比操作者更稀缺。

提示工程师，不是新职业，而是新型中层。而他们，才是组织未来真正的“认知接口”。

三、影子高管：AI已在你身边

我们总说，AI会替代很多工作。但如果你还以为它只是替代一些写稿、排表、润色的助理型任务——那你恐怕已经落伍了。

在今天的企业真实运营中，AI已经不再是“执行层”，而正在成为“建议层”。

🧠 国外 Claude 当智囊，中国 DeepSeek 管战略

2024年底，硅谷一家创业公司分享了他们的“战略协同流程”： 他们在每周例会上，不再依赖传统PPT和Word文档，而是通过 Claude + Cursor 的组合，由 AI 自动生成以下内容：

新业务方向优劣分析

产品 MVP 的潜在市场反馈模拟

各战略选项下的组织调整建议

风险等级评分和多路径推进建议

换句话说：AI已经在扮演“虚拟中层”的角色——起草决策、模拟推演、生成PPT，最后由人拍板。

🧩 回到中国：DeepSeek 正成为“管理合伙人”级别角色

越来越多企业正在让 DeepSeek 担任“管理合伙人”级别的工作：

📌 DeepSeek + 飞书文档

用于撰写季度战略分析、部门述职框架、经营异常预警模型

大幅减少管理层在“信息收集+结构组织”上的时间投入

📌 DeepSeek + 明道云

用于生成可执行任务排期（人、时间、里程碑），同步生成周计划

不仅输出思路，还能结构化分配

📌 DeepSeek + ChatExcel

监测财务敏感项

滚动优化预算

自动生成财务摘要和汇报要点

这些不是小打小闹的实验项目，而是“AI中台”的雏形。在一些先行公司中，AI已经：

参与管理层周会内容准备

自动更新运营看板建议

预演不同业务决策路径下的市场反馈和团队结构影响

提出组织优化建议（如合并岗位、转化角色）

📎 AI深度研究员洞察：

组织的结构，从来都是由信息结构决定的。

而今天，大模型的“结构化建议能力”，正在直接改变组织的管理逻辑。

🧠 AI不是偷你工作的工具，而是接管你决策链的节点

过去我们以为，AI只能做执行；

但现在它正在变成那个“先看一眼业务的人”，然后说：我觉得我们应该调整一下”。

也许它没有资历、没有文化、没有政治智慧，

但它有结构、速度、广度与无尽的预演能力，这一点，恰恰是大多数企业决策中层所缺乏的。

它不会成为你的董事长，但它会成为你决策路径上的必经节点。

深水区的反思：你公司有没有一个“AI可以先想一下”的流程？

如果你公司今天有一个预算、一个市场变更、一个裁员决策，是否有人会先让AI“想一轮”？

比如：

让 DeepSeek 输出三种替代策略草案

让 DeepSeek 模拟三种“员工视角+客户视角”影响

让 DeepSeek 生成财务模型与投资人沟通框架

不是说AI就是答案，而是说——你必须把AI纳入“选项产生机制”，否则，你就没有真正用它。

🧭 小结：

AI的工作边界，已经从“内容生产”扩展到“认知建构”。

企业如果还把AI放在“执行”一栏里，而不是“建议者”位置上，就是在浪费一个组织级资产。

未来的管理者不是比别人更能干，而是比别人更早一步让AI替自己干。

四、四步法：建AI中枢系统

在美国，AI已经走进白宫，帮总统制定政策；

在中国，它也该从写周报的工具，变成你组织里的“战略顾问”。

问题不是“要不要上AI”，而是“你有没有一个流程，让AI先想一想”。

我们总结出中国企业打造 AI决策能力 的「四步治理法」，适合每一个正在转型的组织参考落地。

✅ 第一步：让AI参与“问题定义”

别一上来就让 AI 写，而是引导它参与问题结构化的过程。

举个例子：

❌ 错误示范：“请帮我写一个季度复盘”

✅ 正确方式：“请根据以下市场数据，总结业务问题，提出三种增长方向建议”

这不仅是提问方式的区别，更是认知结构的差异。

提示工程不是写句子，而是在重建思考方式。

✅ 第二步：建立组织级 Prompt 库

每家企业都该有一份自己的“提示语料库”——

这不是技术资产，是你的“企业思维范式”。

包括：

战略建议生成模板

部门复盘结构提示

财务优化/裁员沟通/行业研究框架

项目上线流程 + PRD协同建议

现在，DeepSeek 已可用中文自然语言准确解析这些提示结构，自动输出合格初稿。

✅ 第三步：让AI完成“决策前80%的预演”

不是让AI拍板，而是让它先推演路径，让管理层选最优解。

例如：

输入目标（如“拓展二线城市市场”）

DeepSeek 输出3套路径建议：成本、时间、团队结构、风险全覆盖

自动生成一页式PPT，辅助高管决策

AI 的价值，不在执行，而在快速制造“可供讨论”的共识初稿。

✅ 第四步：设立“AI中台”，让AI成为流程的一环

一个简单而实用的机制：

业务部门提交目标 → AI 中台生成结构化建议稿 → 管理层审议 → 定稿执行

关键不在于“你有没有 AI”，而在于：

AI 是否已经进入了“流程前段”的判断逻辑中。

推荐工具组合（轻部署版）：

DeepSeek + 飞书文档 + 语雀知识库

真正的智能化，不是工具化，而是流程化。

🧭 AI深度研究员式建议：

真正成熟的组织，不是把AI当工具，而是让它变成一个“可以一起开会”的合伙人。

组织最大的资产，不是人，而是认知如何流动。

五、别让AI只写周报，它值得更大的舞台

当我们在前几节讲完“AI如何辅助总统定关税、辅助企业做战略、辅助管理者预演路径”时，有人可能会问：

“AI真的就能做这些吗？它真的值得被放上组织决策桌吗？”

我的回答是：

它早就可以了，只是我们还不敢让它。

1、AI已经不只是效率工具，而是认知合伙人

你可以让它做PPT，也可以让它复盘年报；

你可以让它写OKR，也可以让它模拟一个你尚未遇到的危机。

AI之所以让人着迷，是因为它具备两种稀缺能力：

快速结构化信息

用可解释语言输出判断

听起来是不是像极了你花高薪请来的“管理者”？而这，恰恰是我们正在进入的“AI共治时代”。

2、真正的危险不是AI错了，而是我们不再思考了

你可能会说：AI也会幻觉、也会瞎编、也会给出错答案。 但真正的危险从来不是“模型出错”，而是——人类放弃提问，让模型替代思考。

这就是“情绪治理”的真实隐喻：

我们把一个“会说话的东西”放上了台面，却忘了：我们仍是那个提出问题的人。

你给它一个愤怒的提示，它会告诉你该如何征税；

你给它一个合作的场景，它会告诉你怎么达成谈判。

AI不是算命先生，它是一面被“提示词引导”的镜子。

它回应的不是现实，而是你的认知结构。

3、企业家的挑战：如何在组织中“安排AI的位置”

未来每家企业，都会有一个“AI共创室”。

不是为了炫技，不是为了追风口，而是为了保持一个最重要的组织能力：

在不确定时代，有一个“永远愿意多想一步的伙伴”。

它不会休假、不会情绪化，也不会拍脑袋决策。 它只会根据你的目标，快速穷尽你没想过的路径，并把选项整齐排列在你面前。

你要做的，就是把那个“让AI先想一轮”的流程，写进你的管理机制里。

📌 AI深度研究员反思：

如果AI连总统都敢用来定政策，你的企业凭什么不让它定预算？

管理不是靠经验，而是靠结构——而AI，正是结构生成器。

真正的领导力，不是“我知道答案”，而是：

模型越进步，领导力就越不是“我知道”，而是“我会问”。

4、从“使用AI”到“组织与AI共生”

我们想写这篇文章，并不是为了再一次“渲染AI有多强”，而是希望提醒每一个组织、每一个企业家：

别让AI只写周报。

因为它真的已经能够做得更多。

它可以是你的增长官、风险顾问、COO、CTO，甚至是战略预言家。

而你需要做的，只是换一种视角看它——

从工具，变成结构；

从助手，变成共创者；

从任务执行器，变成决策起点。

2025年，AI不该只在办公桌的一角，它该坐在你身边，开会、出主意、承担结果。

📌 如果你是企业负责人：

你的组织已经在用 AI 了吗？

欢迎在留言区聊聊你们的使用现状，或直接联系我们获取完整案例方案。

(来源：新浪科技)